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在零售业中实现完全的自动化决策是极具雄心的，甚至可以说，在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的，因为观察到的收益提升可能与市场趋势，竞争对手的行动，顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题，这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战，而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此，在过去的十年中，主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段，它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。基于二八法则或ABC法则，挖掘关键客户、关键产品、关键因素。广州spss数据分析教程

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基于暖榕云计算平台，我们对当下一家很潮的网红果饮店的未来销量进行预测。现有数据为该门店一年内的日销量及影响因素，具体包括时间、影响因素（天气、温度、促销活动、是否暑假、是否寒假等）和历史销量。此处，“回测个数”（用于对历史数据进行回测）和“预测个数”（预测未来的个数）均设为1000，“是否取对数变换”和“是否考虑假日”均设为“自动”，“是否考虑周”设为“是”，并将所有的节假日都纳入考察范围：设置任务参数，稍顷，任务完成

零售商准备一次促销活动，即对某个或者一组特定商品进行有时限的折扣。对促销活动的规划需要估计到下列有关的值： 哪些产品的库存需要避免在活动结束前缺货？什么样的价格会优化收入？价格可以考虑是一个恒定值或者是一个从活动开始到结束不同时间段的函数。我们将考虑库存水平是预先确定的，零售商试图计算优价格这种情况。这是时尚零售商在处理季节性清仓和款式翻新中遇到的典型问题。这一问题可以以不同的方式来定义，如将需求预测和价格优化作为的问题来处理，也可以同时优化库存水平和价格，总之其目的是优化收入。百万级数据挖掘，数分钟即出结果。

响应建模被的应用在营销和客户关系管理上： 确定特定的折扣、优惠券和特价，需要识别出客户对这些激励的反应。 有这对性的邮件促销、活动和赠品（如 4S 店提供的太阳眼镜）通常需要识别出优价值的客户来降低营销费用。 客户挽留计划需要识别出那些可能会离开但可以通过激励来改变主意的客户。例如，电商可以向那些放弃购物车或者离开搜索会话的客户发送特价优惠。 在线目录和搜索结果可以根据客户对某些商品的的喜好来重新调整。 响应建模帮助优化了电邮促销来避免不必要的垃圾邮件，这些垃圾邮件可能会让客户取消邮件订阅。无论您来自什么行业，数据驱动将触手可及，帮您紧跟时代和产业升级。潍坊零售数据分析

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